Bashoman et Riak TS

Riak TS

Riak® TS est la seule base de données NoSQL de classe professionnelle optimisée spécifiquement pour les données temporelles et issues de l'Internet des objets. Elle permet de collecter, stocker, transformer et analyser des volumes importants de données temporelles. Cette solution est plus performante que Cassandra.

Des applications Internet des Objets haute performance


Présentation de Riak TS par Susan Lee de Basho Technologies
Présentation de Riak TS par Susan Lee de Basho Technologies
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Les entreprises qui utilisent Riak TS pour les données temporelles :

  • peuvent prendre des décisions en temps réel.
  • réduisent les coûts.
  • accroissent leurs performances.
  • profitent de temps d'arrêt réduits.
  • réduisent les délais de lancement de produit.
  • sont en mesure de gérer et d'agréger, en temps réels, des volumes importants de données.

Des entreprises optent pour Riak TS en tant que SGBD NoSQL du fait :

  • d'une résilience élevée.
  • d'une architecture scalable et sans maître.
  • de la simplicité d'utilisation et d’une scalabilité aisée.
  • d'une écriture et d'une lecture rapides des données chronologiques.
  • d'une lecture et d'une analyse optimisées des données temporelles via le langage SQL.

Ressources se rapportant à Riak TS :

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Fonctionnalités de Riak TS

Stockez, transformez et analysez les données temporelles liées à l'Internet des Objets

ASSISTANCE ET SERVICES

Les ingénieurs spécialisés de Basho sont à votre disposition pour vous fournir des informations, vous communiquer les meilleures pratiques, et vous venir en aide le cas échéant.

Professional Services

Que vous souhaitiez participer à une formation, ou obtenir de l'aide avec la modélisation des données, l'installation et l'optimisation de votre solution, les experts de Basho se tiennent à votre disposition.
 

Licences Commercialeset Open Source

Il existe cinq configurations, conçues pour répondre à des besoins spécifiques.

RIAK TS OSS RIAK TS DÉVELOPPEUR RIAK TS PRO RIAK TS ENTREPRISE RIAK TS ENTREPRISE PLUS
DONNÉES CHRONOLOGIQUES Oui Oui Oui Oui Oui
MULTI-MODÈLES Oui Oui Oui Oui Oui
ARCHITECTURE SANS MAÎTRE AVEC FONCTIONNALITÉ DE RÉPLICATION INTÉGRÉE Oui Oui Oui Oui Oui
Colocalisation des données Oui Oui Oui Oui Oui
Requêtes SQL Oui Oui Oui Oui Oui
AGRÉGATIONS Oui Oui Oui Oui Oui
CONNECTEUR SPARK Oui Oui Oui Oui Oui
HTTP API AND PROTOCOL BUFFERS Oui Oui Oui Oui Oui
MISE EN CACHE REDIS (GROUPES CLÉ/VALEUR) Oui Oui Oui
RÉPLICATION MULTI-CLUSTER Oui Oui Oui
SUPPORT TECHNIQUE Heures ouvrables Heures ouvrables 24h/24, 7j/7 24h/24, 7j/7
ÉVALUATION DU SYSTÈME SUR SITE Oui
SUIVI DE TICKET EN LIGNE Oui Oui Oui Oui
HOT FIXES Oui Oui
TEMPS DE REPONSE 24 heures 4 heures 1 heures 30 minutes
TYPE DE LICENCE Apache 2 Commerciale Apache 2 Commerciale Commerciale

Pour obtenir des informations supplémentaires ou vous entretenir avec un spécialiste, contactez un Riak Solution Architect.

FOIRE AUX QUESTIONS

FOIRE AUX QUESTIONS

En quoi se distinguent les données Time Series ?

Les données Time Series correspondent à toutes données comportant un horodatage (timestamp). Il peut s'agir de données provenant des objets connectés, de données financières et économiques, voire même de données scientifiques et sanitaires. Pour garantir des performances optimales, il est utile que la base de données comprenne quelques informations sur la structure et le format des données Time Series.

- Les données Time Series sont souvent associées à une charge en écriture supérieure à celle des clés/valeurs et, en conséquence, exigent des performances supérieures en lecture et en écriture, y compris en cas d'utilisation d'un très grand nombre de sources de données.

- Pour optimiser l'analyse des données chronologiques ou de localisation, les données Time Series doivent être co-localisées dans le même emplacement de stockage physique sur le même vnode.

- Le modèle de données NoSQL Time Series requiert de la flexibilité pour prendre en charge les données structurées et semi-structurées, ainsi que la possibilité d'écrire des requêtes de plage de date pour l'analytique.

- Les données Time Series sont souvent collectées à intervalles fréquents, ce qui peut se révéler inutile dans la mesure où les données deviennent obsolètes. Les données sont souvent cumulées, agrégées et compressées, et les détails granulaires expirent.

Comment l'application Riak TS est-elle optimisée pour les données Time Series ?

Les performances en lecture et en écriture de Riak TS sont spécialement optimisées pour les données Time Series. L'application regroupe les données et les stocke, puis distribue automatiquement des réplicats dans le cluster afin de faciliter l'analyse des données temporelles ou géolocalisées. Grâce à cette architecture scalable, vous pouvez ajouter facilement de la capacité en exploitant un matériel de base afin d'accélérer l'exécution des requêtes et donc vos performances sans interruption de service.

Riak TS se caractérise par une architecture sans maître et réplique automatiquement les données pour garantir leur disponibilité permanente tant en lecture qu'en écriture. Cela est particulièrement important lors de l'acquisition de millions de points de données Time Series potentiels.

Riak TS est conçu pour stocker les données et exécuter les requêtes de façon prévisible et rapide, y compris pendant les pics de charge. Cela garantit la prise en charge des millions de points de données ajoutés à partir de milliers de sources lors de l'acquisition de données.

Les requêtes de plages optimisées de Riak TS facilitent l'exploitation des connaissances existantes de sorte que vous puissiez écrire des requêtes de type SQL pour analyser vos données Time Series.

Riak TS vous permet d'utiliser des clés composites (temps, geohash et famille de données) pour définir l'ordre de tri sur le disque et accélérer ainsi les performances en lecture.

Riak TS s'intègre en toute transparence dans Apache Spark pour faciliter et accélérer l'analyse opérationnelle des données Time Series.

Présentation de quelques cas d'emploi des données Time Series

INTERNET DES OBJETS (IoT, INTERNET OF THINGS ) et DONNÉES RELATIVES AUX APPAREILS CONNECTÉS

La connexion d'appareils intelligents à domicile pour améliorer la qualité de service et réaliser des économies contribue à la croissance de l'Internet des Objets (IoT, Internet of Things). Par exemple : services publics disposant de compteurs qui créent des milliards de points de données par an et entreprises telles que The Weather Company qui gère 20 téraoctets de nouvelles données par jour.

Riak TS est un système de stockage de clés/valeurs qui prend en charge l'acquisition rapide de données Time Series à partir des appareils connectés. Cette application accélère considérablement les opérations de lecture et d'écriture dans une architecture scalable. Grâce à Riak TS, les applications peuvent traiter ces données de manière à générer des informations décisionnelles. Riak TS offre une scalabilité horizontale sur un matériel de base et permet ainsi aux administrateurs d'augmenter facilement la capacité sans sharding manuel et complexe.

DONNÉES FINANCIÈRES TIME SERIES

Les données Time Series non seulement proviennent des appareils, mais elles sont également générées dans nos systèmes financiers sous forme d'indices boursiers, de cours de matières premières, de chiffres relatifs au chômage et de nombreux autres indicateurs financiers et économiques. Les données Time Series permettent de surveiller l'évolution d'un actif, d'un titre ou d'une variable économique donné au fil du temps ou sa variation par rapport à d'autres variables pendant une même période.

Riak TS se caractérise par une architecture unique destinée au traitement de grandes quantités de données Time Series, notamment des données financières et économiques. Cette application permet de stocker, d'interroger et d'analyser simultanément des données connexes afin d'optimiser les performances en lecture et en écriture.

DONNÉES TIME SERIES SCIENTIFIQUES

Les scientifiques ont également de plus en plus recours à la collecte et à l'analyse de grands volumes de données Time Series. Par exemple, pour étudier la relation entre les conditions climatiques d'El Niño et les populations de poissons, il faut mesurer et comparer les variations de la pression de l'air dans la région de l'océan Pacifique par rapport aux nouveaux poissons signalés par les communautés de pêcheurs et les chercheurs.

Pour effectuer ce type d'analyse, vous devez être en mesure d'exécuter des requêtes sur des données Time Series à grande échelle, et de valider vos données pendant leur collecte afin de garantir leur intégrité et leur conformité. Vous avez également besoin d'un langage robuste et courant pour analyser rapidement vos données sans avoir recours à des astuces ETL complexes pour effectuer des analyses spéciales avec des outils personnalisés.

Riak TS fournit toutes ces fonctionnalités critiques et bien d'autres encore pour vous aider à étudier et à analyser vos données sans risque de saturation.

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